18.2 Transformación de datos en Python y SQL

La transformación de datos es un proceso fundamental en el análisis de datos. Implica convertir los datos de una forma o estructura a otra para que sean adecuados para un análisis adicional. Este paso es crucial porque el formato de tus datos puede tener un impacto significativo en la precisión y confiabilidad de los resultados de tu análisis.

En esta sección, profundizaremos en el proceso de transformación de datos y exploraremos las diversas técnicas que se pueden emplear para lograrlo. Nos enfocaremos en dos de las herramientas más populares para la transformación de datos: Python y SQL, y examinaremos cómo cada herramienta puede ser utilizada a su favor en este proceso.

Usando Python, puedes manipular y transformar fácilmente los datos aprovechando las funciones y bibliotecas incorporadas. Por ejemplo, puedes usar la biblioteca pandas para realizar operaciones como filtrado, ordenación y agrupación en tus datos. También puedes usar NumPy para operaciones numéricas y Matplotlib para visualización de datos. La flexibilidad y versatilidad de Python lo convierten en una opción popular para tareas de transformación de datos.

Por otro lado, SQL es un lenguaje diseñado específicamente para gestionar y transformar bases de datos relacionales. Es especialmente útil para unir tablas, filtrar datos y agregar datos en múltiples tablas. SQL también proporciona una sintaxis estándar para transformar datos, lo que facilita compartir y reproducir los resultados de tu análisis.

En resumen, la transformación de datos es un paso crítico en el análisis de datos, y Python y SQL son dos herramientas poderosas que se pueden utilizar para lograrlo. Al emplear las técnicas y herramientas adecuadas, puedes asegurarte de que tus datos estén en el formato correcto para un análisis preciso y confiable.

18.2.1 Transformación de datos en SQL

SQL es un lenguaje poderoso que se puede utilizar para transformar datos directamente en la base de datos. Uno de los beneficios de usar SQL es que proporciona a los usuarios una variedad de funciones que pueden simplificar el proceso de transformación de datos.

Esto puede ser especialmente útil cuando se trabaja con conjuntos de datos grandes, ya que nos permite extraer solo los datos necesarios para el análisis, reduciendo el uso de memoria en Python. Además, SQL está diseñado para ser altamente escalable, lo que significa que puede manejar fácilmente grandes volúmenes de datos sin sacrificar el rendimiento.

Además, SQL es un lenguaje declarativo, lo que significa que los usuarios pueden especificar el resultado deseado sin tener que preocuparse por los detalles de cómo se ejecutará la consulta. Esto puede ahorrar tiempo y esfuerzo, ya que los usuarios no necesitan escribir código complejo para lograr el resultado deseado. En general, SQL es una gran herramienta para la transformación y análisis de datos, y sus beneficios pueden ser aprovechados tanto por usuarios novatos como experimentados por igual.

Ejemplo:

Aquí tienes algunos ejemplos de transformación de datos en SQL:

Casting: La función CAST de SQL es una herramienta útil que te permite convertir fácilmente un tipo de datos en otro. Esto puede ser útil en una variedad de escenarios diferentes. Por ejemplo, si necesitas realizar cálculos en una columna que actualmente se almacena como texto, puedes usar la función CAST para convertirla en un tipo de datos numérico. Además, si necesitas comparar dos columnas que tienen diferentes tipos de datos, puedes usar la función CAST para convertirlas al mismo tipo de datos y luego realizar la comparación. En general, la función CAST es una herramienta poderosa que puede ayudarte a manipular tus datos de manera más efectiva en SQL. Por ejemplo, podemos convertir un campo numérico en una cadena utilizando la siguiente declaración SQL:

SELECT CAST(age AS VARCHAR(10)) AS age_str
FROM sales

Concatenación de cadenas: SQL proporciona el operador || para concatenar cadenas. Esto puede ser útil cuando deseas combinar dos o más columnas en una sola. Por ejemplo:

SELECT first_name || ' ' || last_name AS full_name
FROM sales

Funciones de fecha y hora: SQL proporciona una amplia gama de funciones que te permiten manipular y trabajar con valores de fecha y hora. Con estas funciones, puedes extraer elementos específicos de una fecha o hora, como el año, mes, día, hora, minuto o segundo. Además, puedes realizar operaciones aritméticas en fechas y horas, como sumar o restar días, meses o años. SQL también ofrece una amplia gama de opciones de formato para mostrar valores de fecha y hora en varios formatos, como "dd/mm/aa" o "hh:mm:ss". Al aprovechar estas funciones, puedes gestionar y analizar eficazmente datos basados en el tiempo en tu base de datos SQL, lo que te permite obtener información valiosa y tomar decisiones informadas para tu negocio u organización. Por ejemplo, podemos extraer el año de un campo de fecha usando la función EXTRACT:

SELECT EXTRACT(YEAR FROM sale_date) AS sale_year
FROM sales

18.2.2 Transformación de datos en Python

Python, con sus poderosas bibliotecas como pandas y numpy, proporciona una amplia variedad de funciones para transformar datos. Por ejemplo, pandas ofrece herramientas para leer datos de varias fuentes como CSV, Excel, SQL e incluso HTML.

Además, numpy proporciona herramientas de cálculo numérico que permiten a los usuarios realizar operaciones matemáticas complejas en matrices y matrices. Estas bibliotecas, combinadas con la sintaxis simple e intuitiva de Python, lo convierten en una opción ideal para científicos de datos y analistas que necesitan procesar y analizar grandes cantidades de datos de manera rápida y eficiente. Veamos algunos ejemplos:

Aplicación de una función a una columna: En Python, podemos usar la función apply para aplicar una función a cada elemento de una columna. Por ejemplo, podemos calcular el logaritmo de las ventas usando la función log de numpy:

import numpy as np

df['log_sales'] = df['sales'].apply(np.log)

Agrupación de datos: Convertir una variable numérica en una categórica puede ser una técnica útil en el análisis de datos. Esto implica dividir los datos en bins o intervalos, cada uno representando una categoría. Una vez divididos, los datos pueden ser analizados e interpretados más fácilmente. Esta técnica es particularmente útil cuando se trabaja con conjuntos de datos grandes, ya que permite una comprensión más matizada de los datos. Por ejemplo, si estuvieras analizando los ingresos de una población, dividir los datos en categorías como ingresos bajos, ingresos medios e ingresos altos podría proporcionar información valiosa sobre la distribución de ingresos de la población. En general, convertir variables numéricas en variables categóricas puede proporcionar un análisis más completo y detallado de los datos disponibles. Esto se puede hacer usando la función cut:

df['age_group'] = pd.cut(df['age'], bins=[0, 18, 35, 60, np.inf], labels=['Child', 'Young', 'Adult', 'Senior'])

Obtención de variables ficticias: Cuando se trabaja con variables categóricas, a menudo necesitamos convertirlas en un formato que pueda ser entendido por algoritmos de aprendizaje automático. Esto se puede hacer usando la función get_dummies:

df = pd.get_dummies(df, columns=['gender'])

As we can see, both Python and SQL provide a variety of tools to transform data. The key is to choose the right tool for each situation, taking into account factors like the size of your data and the complexity of the transformations. In the next section, we will delve into data visualization using Python and SQL.